文章主题：ChatGPT, LLM, AI avatar, fine-tune
ChatGPT是什么？
🎉💻人工智能的进步让电脑不再是冷冰冰的工具，而是能与我们进行流畅对话的存在！就像升级版的小伙伴，它背后的通用型自然语言模型（👨💻👩💻LLM）是关键引擎，通过理解和生成自然语言，实现了智能交流的飞跃。🚀
🌟当然，LLM的大规模研发与训练确实是个技术密集且成本高昂的过程，它离不开顶尖硬件的支持。这无疑为小型企业带来了挑战，让他们在短期内难以涉足。但对于当前市场来说，通用型大语言模型的门槛并不意味着无法逾越。🚀随着技术的进步和优化，未来或许会有更经济实惠的解决方案出现，让创新触手可及。小公司也可以通过合作或创新方式，找到适应自己规模的方法。🌈
🌟中国当前面临英伟达高端芯片的限制，这无疑延缓了大语言模型（LLM）的成熟之路，尤其是A100与H100型号的普及。预计基础通用模型的出现还需时日，且可能仅限于少数顶尖公司手中。💡对于LLM的研发，门槛之高不言而喻，能触及它的公司凤毛麟角。国外大企业，如阿里巴巴、谷歌等，或许有能力进行巨额投资研发，但这并不代表市场上的竞争将减少。相反，随着市场需求的多元化和个性化，细分领域的微调模型（fine-tune）和专业应用模型将成为中小企业崭露头角的机会。🔍他们将利用LLM的强大基础，定制化满足特定需求，形成独特的竞争优势。
以后的AI市场结构是什么样的？
因此，以后基于目前AIGC的架构的市场会是这样：
🌟💡掌握通用AI大势！🚀几家领军企业引领潮流，将创新力量编织成基础且全能的🔥技术矩阵。无论音频、图像还是视频，它们以卓越实力定义了最前沿的智能化体验。👩💻工程师们不必受限于特定平台，而是能充分利用这些强大工具，推动各行各业的数字化转型。🌍全球化视野下，通用AI正逐步打破界限，为世界带来更智能、便捷的未来。🌐
🌟AI如同游戏中的原始avatar，赋予20岁（或更独特）通用认知与基础价值观，一个无装饰、不分男女的初始形象，能进行日常对话，对世界有基本理解。基础能力虽有限，却作为高级应用的基石。就像云计算平台，底层公司提供核心功能，如cpu计算、带宽存储，而上层开发者以此为基础打造创新应用。🚀
🚀掌握未来！AI大潮中，企业可轻松获取基础的AI虚拟人服务。只需选购该款核心AI模块，随后用专属于你的行业数据进行深度定制，就能打造具备特定专业知识的应用模型。🚀让技术赋能，提升业务效率，迈向智能新时代！SEO优化词汇：#AI应用# #定制化训练# #专业能力模型
比如把这个出生单纯的avatar培养成一个精算人才，或培养成一个心理咨询师，或培养成一个作家。这些被fine-tune的模型，再分别对外提供专业的服务，比如提供精算业务，比如给别人做心理咨询，比如写小说等。而对这些专项服务有需求的用户，会为此付费。
应用型公司就赚中间这层服务的钱，对应的价值就是他们对模型进行的专项能力训练，进而提供出来的专项服务。
对于已有的普通公司的影响和挑战是啥？
所以，小公司们的生存空间就是如上所述。小公司们在AI时代的价值大头还是自身的业务价值，但是如果这类公司本身的业务就是信息处理类，那么就很危险了，因为这类业务必然会直接被LLM类通用模型抵消掉绝大部分。如果其自身的业务价值不是信息处理类，那么还好，AI时代起码AIGC类技术的出现对你的影响是要去更好的对接AI类接口，变更交互方式；但此技术对你的生产效率的加成更大，尽可能安心拥抱。
所以，这个世界是“有价值，再谈钱。”，无论世界如何变化，价值存在，则盈利点就在；价值变小或变没了，则赢利点就消减或消失。所以看下AIGC类技术出现，对当前的业务价值有否削减，心里自然就有数了。
很多的saas公司非常危险，因为其做的业务就是提供给客户标准的数据处理流程和方式，用以提高客户的业务效率。如果是这样，那么这类saas公司目前自身的业务就要进行断骨断筋类的大变动，全身打折重造。
举个有赞的例子吧。
有赞前台的产品拿电商商店举例，后台的产品拿订单系统来举例。
首先前台的电商商店就要先打骨折。
当前的电商是各种导航菜单结构，为啥，因为它不具备理解用户意图的能力，所以只能做成菜单让用户根据自身意图自己操作。但AI时代是什么样的？别整那些花里胡哨的，一个portal，就像《Her》里的。
（那么ai时代对于用户的要求，对于系统的要求，业务的掣肘是什么，AI时代的营销怎么做，我另开一个文章来讨论，记得关注）
用户：我想买一个暖手器，有什么好的吗？价格别太贵，好看一点的。电商小程序：我给你找到了以下这些价格在xx-xx元的暖手器，外观图是这样的。各类商品卡片。用户：都不太好看。你再看看，价格可以适当放宽。另外那些差评多的我就不看了。电商小程序：下面这几个很符合你想要的，价格稍微高了5-10块钱，但是外观更好看而且大家都说不错。你看看行不行。
一切菜单导航都看不见了，所有的交互都被打折腿重来了。那有赞的前台产品就要大改，根据它对接的大模型进行API对接，交互完全推翻重来，并且要根据它上线的商品或功能服务情况动态的进行fine-tune（所以云计算这块，还会继续发展，因为fine-tune模型对资源的要求也很大）
所以你看到了吗，AI时代下，有赞前台商品的价值点已经发生了变化，那么对应的它赚钱的地方和方式也必将被改变。
再来说有赞的后台。
后台比前台来讲还稍微好一些。拿有赞的订单系统来举例，起码订单系统里的后端逻辑可以不变，订单的数据结构，流转逻辑，存储等都可以和之前大体保持一致；变化大的还是和人交互的部分，和前台一样全打折重来。所以订单的管理，订单的查询这些有用户界面的，变化和前台产品一样，需要做的是交互颠覆，以及和AI模型的API对接，如果后端逻辑和接口上有任何变化，需要及时更新API的对接描述（供AI理解）。
后台产品的价值点大体上还是和之前没有太大变化，所以盈利点依旧可以保留。
说到这里，有个题外话，有一点很明确，之后的前端工程师的必备技能必须包含prompt能力，同时QA工程师和前端工程师可以合并成一个职位。QA工程师的第一技能将会是prompt能力。
有什么新机会呢？
拿chatGPT举例，我们要认识chatGPT的本质是什么，它的本质是一种新能力，或者一种被极大加强了的能力（也可视为一种新能力）。那么可以做的就是，1围绕这个新能力来出新的产品或服务（真正的智能音箱或智能助手）2 因为之前不具备这种能力而不得不放弃或者收缩的一些产品附加功能或服务（真正的智能客服类)可以出来了
举例，人类突然有了听力。那么世界会有什么改变?1出现收音机（以前没有听力，不需要这种产品；现在有了这个能力，带来了专门服务这个能力的新产品）2默剧变有声（以前没有听力，只能看默剧；现在有了这个能力，戏剧表达增加了维度）
有趣的是，像是智能音箱这种东西，本来是现在才应该出现的，但是我们太心急了，能力还是智障时期就迫不及待推出市场换钱，没那么大价值却要讲那么大的故事，所以一直让用户觉得鸡肋。但是现在如果装备了chatGPT能力的智能音箱就终于可以名副其实，符合前面说的第1项。
上面说的是最大方向上的思考，然而更多更小的机会存在一些细致的应用层面，去推上搜一下，很多用户在分享自己做的插件类的小应用，大有“随风潜入夜，润物细无声”的感觉。
前段时间我作为一个完全0背景的人在chatGPT协助下开发了一个chrome extension，实现的是一键生成当前网页正文的概要（v1），和自动生成鼠标选取内容的概要（v2），效果十分ok。然而我搜索了一下发现这功能已经被做出来并且实现的相当不错（chatGPT sidebar）。这说明两点1 它极大装备并提升了人的能力2 早鸟们已经飞得挺远。
接下来的，就是拼“你知道你想要什么”，“你可以清晰描述你想要的东西”，以及“你可以很好的团结AI进行生产”的能力了。可以先从一些小想法入手试试。既然实现的门槛已经被它削的差不多，那么就把更多精力放在创意上。
对于个人开发者或者小型应用类公司而言，是一样的业务实现方式：
购买大模型的通用型基础能力，自己找应用缝隙，自己定义装备了此能力的产品或服务，开发后以集成形式卖给终端的用户，同时要承担动态连续的fine-tune工作。
我（开发主体）订阅你（基础模型大公司）的能力（例如LLM)，用户订阅我的服务（集成的，在LLM的基础上提供的更灵活更有效的某专项服务，比如心理咨询，比如室内设计）
今天先分享到这。
欢迎给我留言进行讨论。
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